美國、日本、挪威等漁業發達國家，智慧漁業發展較為領先。美國大力推進“數字海洋”計劃，運用衛星遙感、水下機器人等高新技術開展海洋漁業資源調查。日本發展“數字化漁業”，廣泛應用人工智能、機器視覺等技術，實現了漁獲品質自動分級、源頭可溯等功能。挪威通過建設國家級海洋數據中心，為漁業決策、科研、產業發展提供數據支撐和信息服務。

近年來，在政策引導和市場帶動下，我國智慧漁業建設取得積極進展，正處于起步發展階段向快速成長期過渡。在漁業資源調查、養殖環境監測、遠洋漁業管理等重點領域，北斗導航、視頻監控、移動通信等信息技術得到廣泛應用，初步建成了一批具有示范帶動效應的智慧漁業項目。以“互聯網+”為引領，新型漁業電商平臺快速發展，產銷對接更加高效便捷。

總體而言，我國智慧漁業發展還存在諸多短板和掣肘，主要表現為頂層設計不完善、核心技術儲備不足、應用水平參差不齊等。通過借鑒國外智慧漁業發展的成功經驗，加快構建多方協同、互利共贏的智慧漁業生態體系，是推動我國漁業高質量發展的必由之路。

未來，伴隨新一輪科技革命和產業變革浪潮，智慧漁業有望呈現出技術融合創新、產業提質增效、應用場景豐富、生態多方共建等發展趨勢，成為引領漁業轉型升級、支撐海洋經濟發展的戰略性產業。

物聯網、大數據、人工智能、區塊鏈等多種技術更加深度融合，新一代信息技術與漁業全產業鏈加速滲透交叉，必將催生出更多“漁業+N”的創新應用場景和商業模式。

通過數字化改造，漁業產前、產中、產后各環節加速貫通，上下游企業間協同配套更加順暢，全產業鏈質量控制和精細化管理水平不斷提升，漁業將由初級產品生產向優質產品供給、生態服務等方向延伸拓展。

隨著5G、北斗等新型基礎設施建設提速，海洋牧場、休閑漁業、魚類增殖放流等新業態發展更具智慧內涵。在智能裝備、遠程診斷、生態預警、溯源監管等方面，場景應用愈加豐富多元，有助于優化資源配置，延伸漁業價值鏈。

在數字經濟時代，漁業發展理念正由注重生產向注重生態轉變，各方主體參與漁業資源培育、環境治理的積極性不斷提高。多源數據匯聚、共享機制逐步建立，產學研用、上中下游間良性互動更加緊密，智慧漁業發展的制度環境將更加優化。

瞄準人工智能、區塊鏈等前沿技術，超前部署關鍵核心技術攻關。支持高校、科研院所與企業開展產學研合作，加快智慧漁業關鍵裝備、系統、平臺的研發和產業化應用。

制定智慧漁業中長期發展規劃，健全法律法規、標準規范。創新金融支持方式，加大對中小微企業的普惠金融服務。完善數據共享開放機制，強化數據安全和隱私保護。

加大政府投入力度，引導社會資本積極參與。鼓勵金融機構創新產品和服務，為智慧漁業項目提供融資便利。支持企業利用多層次資本市場拓展直接融資渠道。

面向智慧漁業應用需求，培育一批掌握核心技術、主導產業發展的領軍企業。支持有基礎、有特色的地區建設智慧漁業產業園，推動關聯企業集聚發展，提升產業鏈現代化水平。

加快高層次、復合型人才培養，鼓勵高校設立智慧漁業相關專業。完善人才引進、培育、激勵機制，為各類人才施展才華提供廣闊舞臺。開展智慧漁業技能培訓，提高漁業從業人員信息技術應用能力。